前言

現在IT這塊找工作，不會幾個演算法都不好意思出門，排序演算法恰巧是其中最簡單的，我接觸的第一個演算法就是它，但是你知道怎麼分析一個排序演算法麼？有很多時間複雜度相同的排序演算法，在實際編碼中，那又如何選擇呢？下面我們帶著問題一起學習一下。

 正文

一、常見經典的排序方法

（圖片來自於一畫素）

插入排序

歸併排序

快速排序

氣泡排序

選擇排序

計數排序

計數排序

堆排序

二、 按照時間複雜度歸類

三、如何分析一個“排序演算法”？

從三個方面入手

a、演算法的執行效率

b、排序演算法的記憶體消耗

演算法消耗可以通過空間複雜度來衡量

原地排序演算法：特指空間複雜度是O(1)的排序演算法。

c、排序演算法的穩定性

四、詳解氣泡排序

預設從小到大未有序

逆序度=滿有序度-有序度 排序的過程實際上就是增加有序度，減少逆序度的過程

// 氣泡排序，a 表示陣列，n 表示陣列大小
public void bubbleSort(int[] a, int n) {
  if (n <= 1) return;
 
 for (int i = 0; i < n; ++i) {
    // 提前退出冒泡迴圈的標誌位
    boolean flag = false;
    for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) {
      if (a[j] > a[j+1]) { // 交換
        int tmp = a[j];
        a[j] = a[j+1];
        a[j+1] = tmp;
        flag = true;  // 表示有資料交換      
      }
    }
    if (!flag) break;  // 沒有資料交換，提前退出
  }
}

五、詳解插入排序

將資料分為兩個區間，已排序區間和未排序區間，初始已排序區間只有一個元素(即第一個資料)，我們取未排序區間的元素，在已排序的區間中找到合適的位置插入位置插入，並保證已排序區間資料一直有序，重複過程，直到未排序區間中沒有元素

執行過程中看得出來，不需要額外的儲存空間，所以空間複雜度為0（1），也是原地排序演算法

同樣值的元素，前後順序保持不變，是穩定的排序演算法

時間複雜度：

最好時間複雜度為O(n)

最壞時間複雜度為O(n²)

平均時間複雜度為O(n²)

程式碼實現：

// 插入排序，a 表示陣列，n 表示陣列大小
public void insertionSort(int[] a, int n) {
  if (n <= 1) return;

  for (int i = 1; i < n; ++i) {
    int value = a[i];
    int j = i - 1;
    // 查詢插入的位置
    for (; j >= 0; --j) {
      if (a[j] > value) {
        a[j+1] = a[j];  // 資料移動
      } else {
        break;
      }
    }
    a[j+1] = value; // 插入資料
  }
}

六、詳解選擇排序

七、各種排序方法的彙總比較

八、選擇排序和插入排序的時間複雜度相同，都是O(n^2)，在實際的軟體開發中，為什麼我們更傾向於使用插入排序而不是氣泡排序演算法呢？

結尾

大家不妨試著分析一下其他的幾種演算法。

看再多遍都不如寫一篇來得深刻，建議大家多敲。

相關文章

以上內容為個人的學習筆記，僅作為學習交流之用。

歡迎大家關注公眾號，不定時乾貨，只做有價值的輸出

版權：本文版權歸作者
轉載：歡迎轉載，但未經作者同意，必須保留此段宣告；必須在文章中給出原文連線；否則必究法律責任